派智库

摘要：大数据技术强大的数据处理能力能够更加高效地配置交通资源，灵活应对各种突发性交通问题。当前，交通领域的工作重心应该是推动大数据与交通运输的融合发展。为此，需要制定统一的大数据交通行业标准，确保大数据交通基础设施的稳定，提升数据源质量，消除隐私风险、信息安全风险并解决数据的安全问题。 copyright dedecms

关键词：大数据 交通运输业 融合发展

copyright dedecms

随着产业发展进程不断加快，大数据技术作为打造交通数据平台、构建大数据交通系统的重要手段，受到社会各界的广泛关注。通过运用大数据技术，可实现跨区域、跨平台的数据资源共享，充分发挥其组合效率及信息集成优势，打造出综合而完善的交通信息服务体系。同时，通过强大的数据处理能力，能够更加高效地配置交通资源，灵活应对各种突发性交通问题。

一、大数据与交通融合发展的基础

织梦好，好织梦

大数据时代，数据的内涵及价值不仅为企业带来了重大发展机遇，而且对政府部门提高管理及服务水平，更好地服务广大民众及企业同样具有十分积极的影响。在物联网、车联网、传感器等技术与设备快速推广普及的背景下，令人担忧的不是交通运输数据匮乏，而是呈指数级增长的交通数据造成的信息过载，在海量的多源交通数据面前，必然要借助大数据技术，高效、低成本地进行数据采集、分析及应用。与此同时，发展大数据交通也存在着数据安全、隐私泄露、智能算法及应用模型缺乏有效性等一系列挑战。 dedecms.com

大数据技术研究及应用的不断深入，为我国交通运输发展提供了新的途径。大数据技术能够对海量离散、无序的交通数据资源进行整合并深入分析，找到其背后的联系与规律，有效降低交通运输成本，提高交通运输效率与质量。不难发现，要想大数据技术在交通运输领域的价值得到充分发挥，需要海量交通数据资源提供强有力支撑，而完善交通大数据交易，又是低成本、高效率获取海量多源交通数据的有效途径。 内容来自dedecms

移动互联网时代，交通大数据交易需求迎来爆发式增长，在提高交通管理水平、优化车辆驾驶路线、满足民众智能出行需求、交通应急处理等诸多方面产生了良好的实践效果。

copyright dedecms

大数据技术可以实现跨平台、跨终端、跨区域的数据资源整合，通过整合各地区、各部门及各开放平台的交通数据资源，搭建综合性交通信息体系，提高交通运输管理水平，指导交通部门及企业更好地配置交通资源，提高车辆及民众出行安全、降低交通运输成本，推动交通强国建设。随着交通信息化和数字化建设的不断推进，交通大数据持续呈现爆炸式增长态势。如何利用大数据技术解决交通业发展的诸多问题和困境，实现智能交通、智能交通，既是“互联网+”时代交通管理工作的新挑战，也为交通管理创新提供了更大想象空间。 dedecms.com

二、机遇及产业特征 dedecms.com

（一）现代交通的问题和挑战 本文来自织梦

改革开放以来，我国工业化和城市化的突飞猛进，在极大改善社会整体交通状况的同时，也为交通业发展带来了新的痛点和挑战。据不完全统计，到2017年底，我国机动车保有量已达3.1亿辆，大约33％的城市拥堵指数呈持续上升趋势；民航交通方面，航班正点率不到70％。因此，如何提供便捷、舒适、高效的交通出行体验，已成为普通大众和政府共同关注的重要民生问题。

在此背景下，移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展成熟和深度应用，为政府和相关机构提供了解决交通业发展痛点的新路径和方法：利用大数据等先进技术打造网络化、信息化、智能化的智能交通系统。 织梦内容管理系统

利用大数据技术破解现代交通困境，必须对交通业整体生态有所了解，并明确交通大数据应用面临的主要障碍。如图1所示，交通的核心要素是人、车、路。同时，围绕三大核心要素又关联着多个部门、产业和领域，从而使得交通问题成为涉及众多主体和领域的综合性内容。

织梦内容管理系统

从大数据交通应用的角度看，当前的不利因素，一是信息孤岛问题，即大数据交通应用涉及到众多政府部门和企事业单位，而这些部门或单位的信息化水平有很大差异，导致交通业中的信息孤岛现象严重。二是历史惯性、体制机制束缚、技术更新渠道封闭等因素，导致相关主体缺乏有效采集多样化的交通大数据信息的能力和手段。三是物联网技术和终端传感设备在交通领域的大规模应用，带来了海量的交通大数据信息，但受制于成本、理念、安全等诸多因素，很大一部分数据缺乏有效的存储媒介。四是大数据交通应用不仅面临着涉及部门多、数据量大、数据形式多样等采集问题，而且被收集后也面临着如何有效管控和运作的问题。五是交通领域的大数据分析方法还比较单一，以统计报表和综合指挥演示系统为主，对大数据技术的应用侧重于事后处理，难以真正发挥出事前风险预防与规避、事中实时监控与管理等方面的巨大价值。

copyright dedecms

海量多样的大数据交通在解决交通行业发展痛点、推动智慧交通建设方面具有重要价值。大数据作为一种前沿技术，其在具体行业领域中的应用模式与路径还需不断探索、创新与优化。就交通领域而言，大数据应用需要处理好以下问题：通过分布式存储和高性能计算解决海量交通数据的存储与计算问题；通过软件工具和相关咨询服务，实现政府部门和相关企事业单位对大数据交通的治理与管控；基于对大数据交通的深度挖掘与分析，真正发挥出大数据在各环节的价值。

总体上看，大数据交通的发展路径为：通过感知层，筛选、识别和记录海量的交通数据信息通过网络层，利用物联网、互联网、通信网等技术，将记录到的交通数据信息传输到大数据分析平台，进行存储、整合与计算；通过业务应用层，围绕具体的业务需求，对交通大数据进行价值挖掘与分析，并借助移动智能终端、车载设备、App应用、交通控制设备等多种载体渠道，将获取的大数据价值应用到实际交通运行工作中，提高交通运行的智能化、智能化水平；将这些交通运行数据反馈回大数据分析平台，以发现大数据应用过程中的不足和问题，及时优化完善，从而形成具有自主优化能力的交通大数据价值闭环。

织梦内容管理系统

相关研究预测，到2020年，我国交通大数据市场规模有望突破200亿元。同时，随着数据运营、数据变现等商业运作模式的不断优化成熟，以及联想、易华录、BAT等科技和互联网公司的深度参与，未来交通大数据的应用价值将被全方位挖掘出来，重塑以往的交通管理与出行方式，提高交通运行的智能化、智能化水平。“互联网+”时代，以海量的交通数据为核心驱动，以大数据分析平台为载体，利用科学的数据分析方法深度挖掘交通大数据的各种价值，可实现对内优化交通管理决策、对外提升交通服务质量的目标，最终打造出数字化、网络化、智能化的智能交通网络系统。

（二）大数据交通的产业政策 内容来自dedecms

随着经济发展水平不断提高，城市化进程日渐加快，再加上汽车生产成本大幅度降低，我国的机动车保有量快速增长。2017年，全国民用汽车保有量21743万辆，其中私人轿车保有量11416万辆，公路营运汽车1450万辆，不少地方交通拥堵问题愈发严重，人们的出行成本大幅度增加，不但影响人们生活水平，更对我国经济发展带来了巨大阻力。 织梦好，好织梦

以前，城市交通问题的解决，主要依赖于对交通基础设施进行大规模的改建及扩建。随着城市人口越来越多，土地资源愈发紧张，已难以为交通基础设施的改建及扩建提供以往力度的支持，各种交通问题在短时间内集中爆发。智能交通技术应用程度日渐加深，使各种交通数据采集系统的功能变得愈发多元化、智能化，能够搜集的数据规模也迎来质的增长。这使得利用大数据技术对交通数据进行分析，为人们出行以及企业物流提供科学有效指导成为可能。目前，我国交通部门正在从管理型部门向服务型部门转型，推动民航、铁路、气象、交管、消防、地面公交、轨道交通等诸多部门数据资源的开放共享成为一项关键举措。利用大数据技术对海量数据信息进行深度挖掘，可以为企业物流及广大民众的出行提供实时路况信息。 copyright dedecms

近几年，我国政府相继出台了多项利好政策。在2014年4月出台的《关于加快推进城市公共交通智能化应用示范工程建设有关事项的通知》中，太原、青岛、苏州、保定、杭州、银川、兰州、昆明、石家庄、乌鲁木齐等26个城市被作为城市公共交通智能化应用示范工程建设试点城市，给予达到建设标准的试点城市一定的财政补贴，为打造全国公共交通数据库打下坚实的基础。2015年5月公布的《关于开展全国道路运政管理信息系统互联互通工作的通知》指出，正式启动运政系统建设及联网工作，争取在当年底全面实现全国道路运政基础数据的高度共享，基本实现运政业务跨区域、跨部门业务协同。到2016年底时，实现全国部、省、市、县运政系统业务的全面协同，为打造“省际联动、行业协同、资源共享、互联互通”的道路运输行业信息化体系提供有力保障。毋庸置疑，随着各种扶持政策的相继出台，我国的交通大数据产业将会迎来快速增长阶段。

三、趋势特征 本文来自织梦

大数据交通在全球各地正逐渐普及，出现了诸多极具代表性的案例，可以总结出大数据与交通融合的一些趋势特征。 dedecms.com

（一）资源共享

本文来自织梦

共享经济通过移动互联网和大数据，对资源进行合理再配置，提高资源利用率，降低资源拥有者的成本，减少浪费，对整个社会的经济效益提升也有明显的效果。

织梦内容管理系统

共享单车只是交通领域内共享经济的一个缩影。其后，共享汽车、共享电单车、共享巴士等层出不穷。这些共享模式，对大数据交通的影响，一是盘活了现有的交通资源，提高了资源的使用率。共享汽车盘活了私家车，提高了整个社会的资源使用率。二是提升了出行效率。共享单车解决了出行最后一公里的问题，在短途出行方面，改变了过去黑摩的的状况，使得民众自由出行，交通拥堵的状况也得到缓解。三是数据化分析使得交通更智能化、更有目的性。共享经济下，用户在使用交通工具时，都有着很强的目的性，再配合大数据挖掘下的精准方案，使得民众没有了以往出行的盲目性，交通拥堵得以缓解。总之，共享经济模式使得城市交通更智能，更环保。 copyright dedecms

在拼车和顺风车模式当中，闲置资源得到最大程度的利用，使得这种模式成为缓解交通压力的一个有效手段。最重要的是，通过顺风车和拼车出行，政府和企业获得了民众出行的一手真实数据。从这些数据中，政府的交通疏解方案、决策等将更有依据，而企业的服务也将更精准。除小型汽车拼车外，其他交通工具也有拼车的尝试。如2017年10月份，西安铁路局通过众筹的方式进行火车拼车，参与众筹的乘客在预定的时间内准时乘坐火车，火车改变了原来的出发时间，换成了方便旅客出行的时间。这种尝试是拼车的另外一种形式，不过以众筹的形式表现了出来。如果发展成熟，很多火车专列就可以通过拼车的形式进行定制，避免列车空驶。

内容来自dedecms

（二）精准需求

精准匹配需求，精准提供服务，是大数据的重要特点。在交通领域，要想做到精准，服务者与被服务者都必须具备精准的数据，需求与服务才能较好匹配。当数据足够庞大和丰富时，经过量化的需求就会凸显出来。大数据交通中，精准需求的匹配包含若干方面，比较常见的如通过大数据提前预判用户需求，从而制定相应策略和开发新产品，引导用户需求的凸显和满足。如，通过对现有大数据的分析预测，优化交通运输过程中的某些环节，精准发现无谓浪费的资源等。如，通过大数据精准发现交通运输过程中的危险，并向交通参与者精准推送信息，避免不必要的损耗。 内容来自dedecms

总之，大数据交通过程中，精准的需求匹配会产生很多创业机会，也会让未来的交通运输更加智能。

（三）实际掌控

本文来自织梦

对交通信息的实时掌控表现在，一是对道路通行情况的实时掌控。驾车出行的第一需求就是明确地掌握前方道路的交通状况。无论是堵车、交通事故，还是道路维修、自然灾害，相关信息推送给司机后，司机会根据经验和地图软件的推荐自主选择路线。二是对公共交通工具时刻的实时掌控。整个社会的发展节奏越来越快，人们对时间的精准要求也越来越高。在选择公共交通出行时，能准确掌握公交、地铁等交通工具时刻表，非常重要。三是交通安全实时掌控。在一些航班管家APP中，就有航班的实时信息，飞机起飞、在空中飞行状况、降落等信息。四是政府管理机构可以对交通状况实时掌控，以采取更好的措施疏导交通。如对红绿灯进行控制，临时交通管制等。五是企业实时掌控交通信息，能够为民众提供更好的服务。如地图软件在为出行者提供导航服务时，必须实时掌控交通状况，否则就可能误导出行者。 织梦内容管理系统

（四）智能高效 dedecms.com

当大数据交通更加高效、便捷、自助、自由时，民众的交通出行就会变得更加智能化。早上起床时，手机或者车联网会实时推送上班路上的交通状况，人们可以根据实际情况提前出门或者绕行其他道路；当遇到交通拥堵时，道路旁的相关检测设备能够检测并报警，交通管理部门根据数据分析，选择最佳的解决方案，保障交通拥堵快速解决；当出现交通事故时，车联网系统能够自动呼叫救援，保障出行者的安全……所谓智能化，就是通过大数据的分析和挖掘，交通参与所有的环节信息传递能够自主、自助，交通管理者能够及时响应，一切交通行为都能按照既定的规则有序运行，效率极大提高，安全指数极大提升。这一切，大数据交通在发展过程中都加以关注努力解决了。 dedecms.com

四、大数据交通融合的前景 本文来自织梦

（一）大数据交通产业个性服务 本文来自织梦

我国大数据交通产业呈现出飞速发展的势头。纵观行业发展，未来大数据交通产业将会向个性化服务进一步渗透，甚至形成“一个人的交通大数据”模式，实现“定制专属服务”。 织梦内容管理系统

1.智能车路协同技术。目前，我国汽车市场开始了“智能化系统”的尝试，一些自主品牌在新款车型上进行了车路协同技术的尝试。如“斑马技术”，融合了多种导航模式，可以实时显示出当前道路的拥堵情况，有效协助驾驶员对道路进行重新规划，优化路面资源。 织梦内容管理系统

不过，目前大规模的应用尚未完全展开。特别是在车辆高速行驶的过程中，对于较远距离的环境感知尚未完全成熟。同时，车路协同的标准规范体系还没有建立，导致各个汽车厂商在进行系统推出时，往往技术过于混乱，反而给用户带来了不好的体验。 dedecms.com

可以预见，未来数年内，智能车路协同技术将会进入井喷期，甚至成为汽车的标配之一。这种技术会有效与驾驶人相结合，捕捉驾驶人的个人驾驶习惯，并与大数据相结合，对驾驶方式、线路规划进行定制优化。 copyright dedecms

2.自动驾驶技术。自动驾驶技术是近年来最受关注的交通新变化。目前，全世界多数汽车企业都开始进行自动驾驶技术的研发。自动驾驶技术完全依赖大数据进行运转，它是高端的人工智能，基于海量的地图数据进行判断，能够实时对路况进行判断。相比较人工驾驶，自动驾驶技术将会对线路、驾驶方式、应急规避发挥到极致，让大数据产生最大的效力。未来，自动驾驶技术必然会逐渐取代传统驾驶模式，大数据成为汽车驾驶的第一“自然人”。

3.互联网汽车。互联网汽车的特点在于给传统驾驶模式植入互联网技巧。如，语音实时播报路况信息，手机与汽车关联在危机路段通过语音驾驶汽车，驶入高速公路快速缴费，停车场智能缴费等。不少品牌的汽车植入移动支付，就是互联网技术的有效尝试。如，针对车辆进行体检，是大数据通过互联网的有效应用。互联网汽车通过大数据，将所有用户的用车情况进行数据搜集，对车辆的优良、保养周期、胎压等进行分析，在通过车载屏幕或手机APP等，将信息发给车主。这样，车主会对汽车的状况充分了解，及时维护、维修，避免车辆在路上遭遇突然损坏。当汽车始终处于健康状态，路上事故也会大为减少，大大降低道路事故。

4.ETC技术。ETC技术同样是大数据交通产业个性服务的体现。它是指不停车电子收费系统，是目前世界上最先进的收费方式。当车辆安装ETC卡时，在高速收费站前可以通过ETC车道上的微波天线之间的微波专用短程通讯，利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理，车辆无需等待即可完成缴费，大大缓解高速路口排队缴费的问题。ETC技术不仅可以应用于高速路口，而且能够在适合缴费的场景中广泛应用。未来，ETC还将进一步发挥“交通资源优化”的作用，与公交卡、电子运政卡深度融合，实现“三卡合一”的目的。这样“交通+大数据”的模式将会进一步形成，一张卡在手即可满足开车、坐车、缴费等诸多目的，大大提升交通效率，缓解交通拥堵和资源浪费的问题。

5.互联网打车下乡。在城市地区，互联网打车已经成为主流。未来，这种打车模式也将逐渐进入农村地区。如，贵州就已经开始了这方面的尝试。针对农村地区推出了“通村村APP”，村民可以通过这款APP进行呼叫周边的出租车和班车。同时，APP也会对班车发车时间、站点、座位数等信息详细展示，村民能够通过系统直接购票。这种乡村版“通村村”互联网叫车模式，如今已经受到了资本市场的广泛关注，大数据交通产业开始在农村地区进行下沉。 织梦好，好织梦

（二）大数据交通产业延展

伴随着汽车数量的进一步增长，以及城市化建设的快速发展，大数据交通产业也将进一步扩张，逐渐渗透到生活中的各个细节。

1.跨界产业的发展。居民出行，对于出租车的依赖非常强。但多数城市都存在出租车数量有限的问题，供求关系无法得到平衡。通过大数据分析可以看到，在交通领域中，车是服务的入口，车的问题解决不好就无法解决交通的问题。未来的交通产业，将会以“车”作为突破口，通过大数据链接，形成跨界产业发展模式。车不仅仅只是简单的出行工具，而是生活服务的入口。如，汽车可以一路搜集食住行游购娱中的数据，了解用户的生活特征。当乘客踏入出租车后，大数据系统会快速进行数据分析，并通过汽车对乘车人进行信息推送，以此满足“衣食住行”的服务。可以预见，大数据交通产业必将向娱乐、餐饮、生活服务等不断渗透，完成跨界融合，让车的定义产生全新变化。

2.共享交通的深化。无论是共享单车还是共享汽车，目的只有一个：满足居民便捷出行，优化社会资源。共享交通的不断深入，预示着这个产业还有更大的机遇等待挖掘。国家信息中心对共享汽车作出预测：每分享1辆汽车，就可以减少13辆汽车的购买行为。有统计显示，目前一辆车一天约1.5个小时在行驶，20～23个小时停在车位上，分时租赁可以让一辆车在路上跑6～9个小时，停车效率极大提升。这是对于城市交通最积极的改善。无论是共享单车还是共享汽车，都是绿色出行的代表。共享汽车的主流车型为新能源电动车，能够有效降低空气濡染，降低机动车的保有量，是对传统交通的重要补充，在解决出行难地问题的同时，降低公路交通的不顺畅。当多数民众开始选择共享汽车放弃购买汽车时，城市交通必然会得到明显改善。与私家车相比，共享单车、共享汽车对于大数据的应用更加积极。只有引入大数据技术，用户才能第一时间迅速找到车辆使用。在使用的过程中，大数据依然进行运转，将会记录下用户的行车轨迹、行车频次、行车时间，进一步丰富大数据库。这些数据可以被交管部门有效利用，给交通管理带来一手参考数据。

3.大数据智能导航。导航，同样是大数据交通产业的重要组成部分。新型的智能大数据导航系统，不仅可以提供地图服务，而且能有效纠正各类交通违章行为。如，实时提示车主车速是否超速；当前区域是否能够停车；前方存在怎样的交通事故，预计等待时间多长。目前，许多车辆都已经安装了这种智能化的导航设备，未来大数据智能导航的功能将会进一步发展，实现个性化服务。导航系统将会介入交通部门的大数据平台，一旦发现即将超速，会立刻发出预警提示。同时，交通部门可以将信息直接推送至智能导航终端，对车主进行有效建议。在智能导航产业得到有效拓宽的同时，国家也可从政策层面，进一步对大数据智能导航产业进行技术支持。随着卫星技术的不断升级，导航作为其衍生产业，必然会进入更加蓬勃发展的阶段。有分析预测，到2020年，我国的卫星导航产品和服务市场规模有望达到4000亿元人民币。这是大数据交通产业的扩张趋势。

copyright dedecms

4.大数据行车记录仪。行车记录仪同样是未来亟待井喷的产业领域之一。大数据行车记录仪将会直接接入云端数据库，实时拍摄的数据价值得到有效利用。当一座城市中，有数万甚至数十万的汽车安装了这样的记录仪，所拍摄的信息立刻被大数据库接收，根据实时画面，大数据库会对城市道路的运行状况进行快速分析。这些数据，将会形成有效信息。同时，发送给其他所有车主，甚至自动设置导航目的地和行车路线，预测下一个时段的路况信息。这些信息完全是实时拍摄并分析的，非常具有实际应用价值。因此，大数据行车记录仪不仅会给交通带来有效帮助，而且会形成巨大的商业收益。

本文来自织梦

五、需要解决的问题

（一）行业标准不统一

织梦内容管理系统

各地区在推进大数据交通项目落地过程中，缺乏可以参照的行业统一标准，难以协同配合。将大数据成功应用到交通领域，需要采用大量前端传感器搜集各种交通数据，但这些前端传感器通常是由多个企业提供的，各企业间并没有统一的行业标准，从而使数据获取及处理的成本大幅度增加，对大数据技术在交通领域的应用带来了巨大阻力。 内容来自dedecms

（二）大数据交通基础设施的稳定性 本文来自织梦

目前，大数据交通系统所包含的子模块越来越多，复杂程度越来越高，但其稳定性与可靠性尚未得到有效提升，整个系统面临着较高的信息安全风险。从实际情况看，大数据交通系统具有客户端分散、业务系统众多、流程复杂等特征，对于交通系统这种国家级基础设施而言，保证其稳定性与可靠性无疑是十分关键的。但是，由于大数据交通系统越来越复杂，前端设备及服务器大幅度增加，出现故障的概率自然会明显提高，从而给交通管理工作带来较大的负面影响。此外，在大数据交通系统传输数据过程中，硬件设备落后或老化问题会导致数据传输效率明显下滑，而且很容易出现数据丢失甚至是泄露的风险。

copyright dedecms

（三）数据源质量 dedecms.com

数据质量主要体现在数据真实性及有效性方面。智能交通中所使用的海量交通数据主要是通过前端传感器搜集而来，确保数据质量是大数据技术能够充分发挥其价值的基础，目前的前端传感器等设备尚不具备较高的稳定性与可靠性，从而使大数据在交通领域的应用受到明显限制。以交通诱导和交通信号控制子系统为例，为了能够精准判断交通运行状态，并进行交通预测，必须能够实时提供高质量的交通流量数据，但因为前端设备缺乏稳定与可靠性，导致交通诱导及信号控制子系统很难充分发挥其价值，从而造成了严重的资源浪费。

内容来自dedecms

（四）隐私风险 dedecms.com

由于交通数据中包含了一些私密性的个人信息，如果不能充分保证这些信息的安全性，很容易带来财产损失甚至危害人身安全。在智能交通中，需要搜集海量的数据信息，才能确保分析结果的有效性与精准性，但这会导致隐私泄露风险明显提高。与此同时，由于我国大数据交通建设仍处于初级阶段，大数据技术的商业化应用尚处于探索期，国家尚未出台有关政策明确部分隐私数据的所有权及使用权，而且很多企业在应用大数据技术的过程中也未考虑可能会引发的用户隐私数据泄露问题。

（五）信息安全风险

织梦好，好织梦

大数据技术应用到交通领域，主要是通过搜集交通数据，并对其进行传输、存储、分析及应用，需要借助互联网及云端平台实现，容易发生信息安全问题。由于交通数据较为敏感，具有较高的价值。同时，大数据交通系统中的数据涉及的人数众多，当黑客成功截取后，会引发大规模数据泄露问题，带来严重的负面影响。更为关键的是，大数据交通系统对数据的过度集中，导致黑客成功入侵后，会同时获得大量数据，与入侵普通系统相比更具性价比。当不法分子在某个设备中安装搜集数据的病毒后，很容易掌握大量的个人隐私数据，从而对个人位置进行实时追踪。这对广大民众的人身安全以及社会稳定性十分不利。 本文来自织梦

（六）存储和安防措施 织梦内容管理系统

大数据交通系统在应用大数据的过程中，需要对前端设备搜集到的海量交通数据进行存储，为了充分确保数据的安全性，必须对交通系统中的数据中心进行改造升级。庞大的数据规模，对安防系统提出了较高的挑战。目前，安防系统的性能升级滞后于数据规模的增长，也就是说，大数据交通系统中存在着较高的数据安防漏洞。大数据交通系统的复杂性，决定了在应用大数据技术的过程中要考虑到各子系统的协同配合能力，这需要政府部门、科研组织及相关企业开展深入合作。为了确保敏感信息的安全性，较为理想的方案是让每位用户仅能访问特定的信息子集，为此，必须设计出全新的数据加密方案。

copyright dedecms

六、政策建议 织梦好，好织梦

（一）统一各地区交通行业大数据标准

打破行政区域限制，推动不同区域交通数据开放共享与互联互通，实现跨区域的交通协同。针对交通业务数据格式、时间、规划不统一的问题，统一各地交通行业大数据标准。打破部门壁垒和“信息孤岛”，将不同部门、不同领域、不同范围的交通数据聚集整合起来形成综合性的交通信息大数据库，获得信息集成优势与组合效率，实现交通资源的动态合理配置与高效利用，降低交通管理成本，实现交通运输管理高效与高质量发展。基于交通大数据分析结论，实现地面公交网络资源的合理配置、多层次地面公交主干网络通行控制以及交通信号自适应控制。统一出行与货运等数据标准，延伸交通管理优化、安全保障、出行智能等社会服务，为社会公众共享数据服务，推动大数据与交通融合发展。 copyright dedecms

（二）建设交通大数据基础设施

dedecms.com

建设交通大数据基础设施，利用大数据技术对交通大数据进行整合、处理、挖掘、分析，建立“事前预防—事中监管—事后评估”的交通大数据服务链，实现便捷、高效、智能化、现代化交通运输。

内容来自dedecms

一是道路交通大数据基础设施。主要包括城市道路交通指数、高架匝道运行数据、公交车实时数据、营运车辆数据、物流车辆和货物等数据，发挥交通大数据在拥堵治理、路网规划、智能出行、实时路况与车辆监控、危机防护等方面的作用，以及在客流与站点分析、辅助决策、指挥调度、异常检测、设备监控与风险预警等方面的作用。

本文来自织梦

二是城市交通大数据基础设施。包括停车场数据、路网信息、车辆保有量、城市基础地理信息、交通管理信息、气象信息等，发挥交通大数据在拥堵治理、交通基础设施规划、出行引导、停车引导、交通管理优化等方面的作用。 内容来自dedecms

三是航空和海运交通大数据基础设施。主要包括港口集装箱数据、机场航班数据、远洋和内河航道船舶数据、航线数据、气象及法规数据等，模拟各种可能的情况，对改变航班进出港安排、基础设施、天气或运营环境所产生的效果进行评估，确定对机场的整体影响，比对分析历史数据，从中吸取经验教训。通过先进的建模技巧和对大量运营数据的分析能力的结合，进一步提升机场管理效率，发挥交通大数据在规划航线、优化配载、配置运力、智能船舶、货物追踪、应急预警等方面的作用。 内容来自dedecms

四是衍生交通大数据基础设施。包括道路事故数据、车辆违法信息、交通监控与管制信息等。对春运期间主要客运集散地的旅客聚集情况、高速公路和国省道的通畅情况、春运旅客流向、各类运输方式的客运承担量等，进行数据分析。发挥交通大数据在治安防护、应急处理、交通管理、刑侦分析、协同指挥、增值信息共享等方面的作用。 织梦内容管理系统

（三）提升交通大数据源质量 织梦内容管理系统

应对大数据交通持续增长的数据扩展能力，从交通大数据中抽取关联、变化、异常等数据，通过建立预测模型、仿真模拟系统和机器智能学习等，满足更高层次对交通大数据分析的诉求。在大数据交通路线规划、设计，交通流量预测，客流高峰预警，车辆识别、追踪等方面不断更新换代，提升交通大数据质量。通过交通枢纽区域热力分析，精准掌握交通运输主干道运行状态，分析乘客迁徙、物流移动路径，利用公交电视、手机App、电子站牌、Web网站、监控客户端等媒介服务交通运输组织协调和应急预警。通过路况监控，测绘区域过车实时速率，标识拥堵状态。通过地铁网站购票记录，分析乘客来源，以及轨道交通地铁客流特征。不断提升交通行业关联数据源质量。借助地图软件和打车软件数据源，分析交通流量的现状和趋势，借助测绘和遥感数据源、房地产建设数据源，分析交通流量的未来趋势产生影响，借助电信运营商数据源，根据基站切换情况，描述人流轨迹，电商物流数据源，分析和预测货运需求，实现交通数据和其他行业的跨界关联，创造出人们事先未知价值，如交通部门的数据给旅游、商业、流行病学、医疗卫生等带来新的收益等，拓展交通大数据社会服务领域，产生更广阔的业务支撑能力，为经济社会和人民群众创造新的价值。 copyright dedecms

（四）保护大数据交通中的个人隐私

保护文本、图片、音频、视频等复杂多样的交通大数据被挖掘和被提取，尤其保护通过交通大数据分析产生的个人隐私。解决交通大数据如何组织、如何定位的问题，划清交通大数据对个人隐私保护边界，在立法层面和政策规制方面，甄别、保护个人交通数据隐私，以利于大数据与交通深度融合。 本文来自织梦

（五）控制大数据交通信息安全风险

内容来自dedecms

处理好交通大数据涉及的信息安全问题，防范机场、火车站、汽车站、城市铁路、共享单车、共享汽车等交通数据流失风险。防止居民出行习惯、城市建设、配套设施规划、流行病控制、环境污染、能源分配、教育资源平衡等信息因为交通大数据被挖掘、分析和预测所导致公开窃取。从行业安全、公共安全和国家安全等角度，对个人交通大数据、区域交通大数据乃至国家交通大数据实施分级分类管理，将大数据交通信息安全纳入风险管理系统。

（六）保障交通大数据存储安全

建立政府部门、科研组织及相关企业合作机制，将交通大数据作为国家战略资源存储。交通数据量大，需要分布式存储，保持访问安全。注意存储均衡、存储扩展性，通过人工智能深度学习，对存储的交通大数据实现再利用。将采集到的交通大数据分级分类分层存放于不同专业储存器，建立国家、区域、地方和企业交通数据库。实现元数据和应用数据的分离，保障交通大数据有效管理和调用。 织梦好，好织梦

参考文献： 织梦好，好织梦

[1]郭涛.大数据一体机让城市交通变智能[N].中国计算机报，2012—12—31（16）.

[2]陈美.大数据在公共交通中的应用[J].图书与情报，2012（06）：22-28. dedecms.com

[3]岳建明，袁伦渠.智能交通发展中的大数据分析[J].生产力研究。2013（06）：137-138. 织梦好，好织梦

[4]邱卫云.智能交通大数据分析云平台技术[J].中国交通信息化，2013（10）：106-110.

[5]王少华，卢浩，黄骞，等.智能交通系统关键技术研究[J].测绘与空间地理信息，2013（$1）：88-91.

本文来自织梦

[6]徐炜.交通管理已进入大数据时代[J].道路交通管理，2013（11）：36-37.

[7]叶亮.“大数据”背景下我国交通数据管理应用的转型与发展[J].交通与运输（学术版），2013（02）：65-68. dedecms.com

[8]冉斌.手机数据在交通调查和交通规划中的应用[J].城市交通，2013（01）：72-81+32. dedecms.com

[9]李哲.大数据时代：智能交通发展的机遇和挑战[J].经济研究导刊，2014（33）：227-228.

[10]马景艳.大数据背景下智慧城市破解交通拥堵的策略研究[J].电脑知识与技术，2014（18）：4262-4264.

[11]罗西军。刘亚.大数据在智能交通系统中的应用分析[J].数字技术与应用，2014（09）：97.

[12]关志超.深圳市智能交通大数据建设与发展[J].交通与港航，2014（06）：10-12. 本文来自织梦

[13]辛柯俊，梁彪，郭建华.基于大数据技术的城市交通在线实验环境设计[J].交通信息与安全，2014（02）：86-89. 织梦好，好织梦

[14]杨正.基于大数据架构的智能交通解决方案[J].北京联合大学学报，2014（04）：44-47.

本文来自织梦

[15]程豪.基于Hadoop的交通大数据计算应用研[D].西安：长安大学，2014.